科学研究では、大量の文献を読み、先人たちの研究成果を再現しようとすることがしばしばありますが、ほとんどの場合、「先人たちの足跡をたどる」ことは容易な作業ではありません。

2012年、世界最大級のバイオテクノロジー企業の一つであるアムジェンの研究者たちは、医薬品開発の基盤として活用することを目指し、この分野における「画期的」な論文53件を検証しました。結果は驚くべきものでした。検証を通過したのはわずか6件で、大きな論争を巻き起こしました。検証に失敗したこれらの重要な研究結果は、広く引用されただけでなく、大量の「二次文献」を生み出しました。人々の健康に直接影響を与える医療分野でこのような事態が発生したという事実は、その深刻さを如実に物語っています。

研究結果の再現性と検証可能性は、科学研究の基本要件です。しかし、実験機器の違い、試薬の品質、実験条件の変化、読み取りエラーといった微妙な要因が最終的な実験結果に影響を与える可能性があり、再現性は科学研究分野における大きな課題となっています。

Chemifyの創設者であり、グラスゴー大学化学教授のリロイ・クロニン氏は、薬物分子を製造するための標準化された方法があれば、それに基づいて多くの実現可能な結果を​​生み出せると考えています。彼の提案は、化学のデジタル化を推進することです。つまり、化学計算、人工知能、ロボット工学、自動化などの技術を化学研究に統合し、標準化されたハードウェアや分子合成方法を用いることです。

画像出典: Croninソーシャルメディアプラットフォーム

簡単に言えば、AIを用いて広大な化学空間を探索し、天然元素の何兆通りもの可能な組み合わせにアクセスし、それらを創造することを意味します。候補分子の化学情報はロボットが理解できるコードに変換され、試薬の分注、反応後の処理、生成物の分離、精製といった操作を実行できるようになります。発見された分子の座標はコードとして保存され、繰り返し再利用できるため、ロボットの動作の一貫性と再現性が確保されます。下の図に示すように、プロセス全体を通して、人間が行う必要があるのは「ワンクリックで開始する」ことだけです。

これらはすべてChemifyで実現されています。2022年に設立されたChemifyは、グラスゴー大学からスピンオフした英国のハイテク化学企業です。世界初の「化学チューリングマシン」や世界初の化学コンパイラーなどを開発してきました。最新のハイテクノロジーを分子研究に融合させることで、Chemifyは世界規模で化学のデジタル化を実現することに尽力しています。

画期的な研究により、同社は2年足らずで3度にわたり、最も有望な医薬品開発スタートアップ企業の一つに選ばれ、国防高等研究計画局（DARPA）やBlueYard Capitalなどからの支援を獲得しました。さらに、ChemifyはTriatomic Capitalが主導する4,300万ドルの資金調達に成功し、今年10月にはビル＆メリンダ・ゲイツ財団からも追加投資を受けました。
Chemify公式サイト:

https://www.chemify.io/about

ケミファイの投資家

「AI医薬品開発に携わる人はたくさんいますし、化学分野で働く人もたくさんいますが、Chemifyは分子をコードに変換し、コードを分子に変換し、ワンクリックで分子を作成できる初の化学コンピューターを持っています」とクロニン氏は語った。

化学コミュニティ独自のチューリングマシンを構築したい

最先端技術を化学研究に取り入れることは、クロニン氏の幼少期からの夢でした。「8歳の頃、洗濯機とテレビの部品を分解して、新しいコンピューターを作りたいと思っていました。家を壊さないようにと、父が化学実験セットを買ってくれたので、集めた電子部品と実験セットを組み合わせて実験を始めました。」

リロイ・クロニン

ヨーク大学で化学の博士号を取得した後も、クロニン氏はこの分野の探求を続けました。化学の世界は「宇宙よりも広大」であるにもかかわらず、ほとんどの化学者は時間の90%を基礎的な既知の研究に費やしていることを発見しました。例えば、既知の分子を手作業で合成することは、時間と労力がかかるだけでなく、毒性や爆発などの安全上のリスクも伴います。もし、目的の分子を必要に応じて自動的に合成する方法が見つかれば、化学者はルーチンワークから解放され、より創造的な研究に時間を割くことができるでしょう。

化学反応を理解し、実行できるモジュール式ロボットを複数構築すれば、上記の目標を達成できる可能性があります。しかし、10年ほど前までは、あらゆる分子を生成できる汎用的な化学ロボットを構築することは不可能でした。化学反応は非常に複雑で予測不可能であり、分子を生成するための指示は曖昧であったり不完全であったりすることが多く、複数回再現することが不可能だったためです。

クロニン氏は、これらの問題は解決可能だと考えている。「汎用チューリングマシンは理論的には考えられるあらゆる計算を実行できることが既に証明されています。ですから、化学計算（ケムピュテーション）を実行する汎用化学チューリングマシンを構築し、化学コードと入力試薬を取得し、ロボットに実際の分子を生成するよう指示するのはどうでしょうか。」

コンピュータサイエンスと人工知能の父、アラン・チューリングは、1936年に万能チューリングマシンの概念を提唱しました。この理想的なマシンは、無限のメモリ（無限の紙テープ）と、紙テープ上を往復して印刷された内容を読み取り、新たな内容を印刷するスキャナを備えていました。計算を開始する前に、マシンのプログラムと計算に必要なデータが紙テープに印刷されていました。オペレーターは紙テープに保存された様々なプログラムを選択することにより、数学的計算、ワードプロセッサ、チェスなど、様々なタスクをマシンに実行させることができました。

クロニン氏は、化学コミュニティにも独自のチューリングマシンが存在する可能性があると考えています。そのような化学チューリングマシンは、標準化された指示を通してロボットを直接操作し、実際の分子を生成させることができ、化学実験への参入障壁を大幅に下げ、複雑な分子の合成をより効率的かつ広範囲に行うことができると主張しています。

世界初の化学コンパイラーを開発し、自動化された医薬品発見の先駆けとなります。

クローニンはグラスゴー大学在学中に、万能チューリングマシンに着想を得て、65名からなる研究グループを結成した。チームの年間予算は約500万ドルで、その約半分が「化学チューリングマシン」の開発に充てられた。

チーム写真

彼の構想では、システムは、ボトル入り試薬、丸底フラスコ、濾過および液液分離コンポーネント、ロータリーエバポレーターなどの物理的な装置、化学物質を移動させるためのチューブ、バルブ、ポンプ、および関連ソフトウェア プログラムなどのコンポーネントで構成される必要があります。

「2013年頃、建築における無機材料に関する学会に偶然出席した際、3Dプリンターを使ってピンポン玉を印刷している人を発見しました。その姿を見て、私も3Dプリンターを使って試験管やフラスコなどを印刷しようと思ったのです。彼らは天才だと思いました。その後、ポンプやバルブなどの関連機器の設計をエンジニア数名に依頼しました」とクロニン氏はインタビューで語った。

ソフトウェア面では、Croninチームは世界初の化学コンパイラであるChempilerを開発しました。Chempilerは、XDLを特定のプログラミング言語として使用し、一般的なコンパイラと同様に、元の言語を機械が理解できる別の言語に変換、つまり化学言語をコード命令に変換することができます。
XDL化学プログラミング言語:

http://XDL-standard.com

具体的には、Chempilerは化学実験室の実験手順、装置、材料、そして研究論文の関連化学情報を自動的に収集し、曖昧な部分をマークします。すべての曖昧さを解消した後、 Chempilerはこれらの化学情報をコードに変換し、ロボットに正確な操作を指示します。このプロセス全体を通してAI技術が統合されており、最適な標的分子のスクリーニング、収率の最適化、効率向上を支援し、完全に自動化された設計、製造、試験、分析サイクルを形成します。

Chemifyの自動化プラットフォームは、おそらく最もユーザーフレンドリーでアクセスしやすいと言えるでしょう。化学者が何世紀にもわたって使用してきたビーカーや試験管といった伝統的なツールをベースに、バッチベースの実験アプローチに基づいて構築されています。クロニン氏は、このシステムが幅広い互換性を持ち、あらゆる化学ロボットで使用できることを期待しています。

従来の化学実験室では、多くの実験結果を再現することが難しい場合が多いことに注目すべきです。しかし、Chemifyの実験室では状況は全く異なります。ここでは、化学コンピューターが各ステップを正確に実行し、この標準化されたプロセスにより、実験手順全体の信頼性が非常に高くなります。

クロニン氏は、ほぼどの研究室でも1万ドル以下でこのような自動化システムを構築できると主張しているが、多くの化学者は依然として懐疑的だ。このシステムの価値と可能性を示すため、クロニン氏のチームはこのプラットフォームを用いて、ジフェンヒドラミン塩酸塩、ルフェナミド、シルデナフィルなど、いくつかの重要な医薬品の合成に成功した。
原著論文:
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aav2211

Chemify は米国市場に参入しようとしています。

現在、同チームは有機薬物合成、エネルギー材料発見、ナノ材料発見、製剤発見などの分野で稼働可能な25種類のロボットシステムを保有しており、多くの企業の関心を集め、協力関係を築いています。

今年10月、ビル＆メリンダ・ゲイツ財団は彼らと提携し、結核とマラリア治療のための新薬の開発に着手した。

これに対し、クロニン氏は「結核とマラリアは毎年何百万人もの命を奪っています。ビル＆メリンダ・ゲイツ財団からの資金提供により、デジタル化学を活用し、新たな低分子治療法の発見を加速させることができます」と述べました。

Chemifyのパーソナライズ医療サービスの可能性は、他の企業にも広く認識されています。今年1月には、FDA（米国食品医薬品局）の薬物依存症治療におけるギャップを埋めるという要請に応え、ChemifyはPrepaire™ Labsと提携し、非依存性のオピオイド鎮痛剤とオピオイド依存症治療薬の開発に着手しました。

Prepaireは創薬に特化した医療テクノロジー企業であり、ディープラーニングと生物学を融合させ、遺伝学と臨床データに基づく予測モデルを開発しています。両社は、Chemifyの化学計算技術とPrepaireの医薬品開発プラットフォームを統合し、より安全で依存性のない鎮痛剤の開発を共同で推進する予定です。Prepaireの共同創業者であるVicent Ribas博士は、「Chemifyとの提携により、当社のプラットフォームを同社の化学空間探索手法と統合し、新規化学物質の創出につなげることができます。将来的には、このアプローチを鎮痛剤以外の医薬品開発にも展開していきたいと考えています」と述べています。
Prepaire公式サイト：

https://prepaire.com/

さらに、2023年には、 ChemifyはDewpoint Therapeuticsと提携し、腫瘍学および神経変性疾患関連の医薬品を開発しました。両社はChemifyのAI技術と自動化プラットフォームを活用し、「化学プログラミング言語」を用いて複雑な分子をオンデマンドで設計、発見、合成しました。DewpointのCEOであるAmeet Nathwani氏は、「Chemifyは、私たちが最適化している化学物質を進化させるための全く新しい道を提供してくれます」と興奮を隠さない。

Chemifyは、国際市場へのさらなる拡大に向けて、継続的な取り組みを行っています。今年、ケビン・マクゴーワン博士を最高事業責任者（CBO）としてチームに迎え入れました。マクゴーワン博士は、フロリダ大学で化学の博士号、デューク大学でMBA、そして化学の理学士号を取得しており、業界に精通しています。マクゴーワン博士は、Blink HealthやEvozyneなど、複数の企業で成長担当副社長および事業担当上級副社長を務めた経歴を持っています。クロニン氏は、マクゴーワン博士の加入により、米国市場における同社の拡大が加速し、さらなる発展が促進されると考えています。

AIとヘルスケアの深い統合は避けられないトレンドとなるでしょう。

クロニン大学の博士課程の学生はかつて、「機械がすべてのステップを常に実行しているので、毎日何千もの実験を実行できます」と興奮気味に話していましたが、これはすべて、化学と最先端技術（コンピューター、AI、ロボット工学など）を完璧に組み合わせたプラットフォームであるChemifyのコアテクノロジーのおかげです。

実際、製薬会社は1990年代初頭から複数の実験を並行して実行できるシステムの設計を試みてきましたが、当時のアルゴリズムとデータ品質の限界により、「ガベージ・イン、ガベージ・アウト」という結果に終わることが多かったのです。現在、人工知能の急速な発展とChemify独自の自動ロボット装置を組み合わせることで、医薬品や材料の発見方法は大きく変わりつつあります。

Google DeepMindの共同創業者兼CEOのデミス・ハサビス氏はかつて興奮気味にこう指摘した。「人工知能が人類のために最初にしてくれることは、何百もの病気を治すことだ。」

AIは人間の脳と比較して「より速く、より正確」という自然な利点を有しており、複雑で要求の厳しいタスクを効率的に遂行できるため、医薬品開発分野における大きな応用可能性を示しています。今年5月、ボストンコンサルティンググループが100社以上のAI活用製薬企業の臨床パイプラインを分析したところ、AIによって発見された医薬品分子の成功率が倍増し、第I相臨床試験では80%から90%に達したことが明らかになりました。AIが医薬品開発におけるボトルネックを徐々に打破していくことが予測されます。

公開データによると、2023年末までに世界中で800社以上の企業がAIを活用した医薬品製造分野に参入しており、その中にはアストラゼネカやジョンソン・エンド・ジョンソンといったフォーチュン500企業の巨人も含まれます。戦略的提携や株式投資など、AIは業界発展の中核エンジンとなっています。今後、AIとヘルスケアの深い融合は避けられない潮流となり、ヘルスケア業界全体のインテリジェント化を推進していくでしょう。この変革の意義は、技術の進歩だけでなく、人々の健康を向上させるという壮大なビジョンにも存在します。

参考文献:
https://wallstreetCN.com/articles/3714784
https://stcn.com/article/detail/1248297.html
https://bigthink.com/the-well/life-chemistry-aliens/
https://www.youtube.com/watch?v=ZecQ64l-gKM
https://news.qq.com/rain/a/20221215A01QZA00
https://www.chem.gla.ac.uk/cronin/news/digitalization-of-chemistry/
https://cx.wanfangdata.com.cn/cnris/zk_huangxiaoru/20211104/640939288627773440.html
https://www.discovermagazine.com/te